머신 비전을 배우기 위해 마스터해야 하는 지식은 무엇입니까?

이전에 알지 못했던 머신 비전에 대해 배우고 싶다면 머신 비전이 무엇인지 궁금할 것입니다. 머신 비전을 배우려면 어떤 지식을 마스터해야 하나요?

먼저 무엇인지 설명하자면 "머신 비전".

머신 비전은 빠르게 발전하는 인공 지능 분야입니다. 간단히 말해서 머신 비전은 측정하고 판단하기 위해 인간의 눈을 대신하는 기계를 사용하는 것입니다. 머신 비전 시스템은 촬영된 물체를 머신 비전 제품(즉, CMOS와 CCD로 구분되는 촬상 소자)을 통해 영상 신호로 변환하고, 이를 특수 영상 처리 시스템으로 전송하여 포착된 물체의 형상 정보를 획득하고 변환된다. 픽셀 분포, 밝기, 색상 및 기타 정보에 따라 디지털 신호로; 이미지 시스템은 이러한 신호에 대해 다양한 작업을 수행하여 면적, 수량, 위치 및 길이와 같은 대상의 특성을 추출하고,

그리고 머신 비전을 배우기 위해 마스터해야 하는 지식은 무엇입니까? 머신 비전 시스템의 간단한 사이트는 시각적 이미징 부분, 이미지 처리 부분 및 모션 제어 부분의 세 부분으로 구성됩니다.

1.  비주얼 이미징 파트

시각 이미징에는 광원, 렌즈 및 산업용 카메라와 같은 몇 가지 일반적인 구성 요소가 포함됩니다.

광원과 렌즈 모두 광학 지식을 습득해야 합니다. 다른 조명 방법으로 인해 카메라가 완전히 다른 물체 이미지를 생성할 수 있습니다. 렌즈 배율, 초점 거리 및 시야의 선택은 이미징의 충실도를 직접적으로 결정합니다. 머신 비전 엔지니어에게 있어 렌즈 선택 방법, 광원 선택 방법, 조명 방식 결정 방법을 숙달하는 것은 가장 기본적인 기술입니다.

산업용 카메라는 광전 지식, 카메라 센서 간의 차이점, 정의, 다이내믹 레인지, 필드 각도 등과 같은 이미지 이미징에 대한 기본 지식을 습득해야 수요와 요구에 따라 올바른 카메라를 선택할 수 있습니다. 장면. 이 지식을 습득하는 가장 빠른 방법은 보급형 SLR을 구입하여 이러한 이미징 매개변수와 이미징 간의 관계를 연구하는 것입니다.

2.  영상처리부

우리는 일반적으로 이미지 처리가 PC 기계에서 수행된다는 것을 알고 있습니다. 실제로 산업현장에서 대부분의 산업용 컴퓨터는 안정성과 비용상의 장점으로 인해 많이 사용되고 있다.

초보자의 경우 PC 플랫폼 및 X86 플랫폼 개발을 우선적으로 마스터할 수 있으며, 익숙해지면 임베디드 플랫폼으로 확장할 수 있습니다.

소프트웨어 부분에서 대부분의 응용 프로그램 계층은 C# Net, QT 및 C++를 채택하므로 프로그래밍 언어 중 하나를 마스터해야 합니다. 이미지 알고리즘 수준에서 일반적인 오픈 소스 알고리즘에는 opencv가 포함되고 상용 알고리즘에는 Halcon, visionpro 등이 포함됩니다. Halcon으로 시작하는 것이 좋습니다. 알고리즘 수준에서 더 나아가고 싶다면 기계 학습을 공부할 수 있으며, 이는 향후 주요 방향이 될 수 있습니다.

이론상으로는 이미지 처리의 기본 개념을 마스터하는 것이 더 중요합니다. 이 책 머신 비전 알고리즘 및 애플리케이션 읽을 가치가 있습니다.

3. 모션제어부

Gugao와 같은 일반적인 모션 제어 카드를 연구할 수 있습니다. 고급 PLC도 재생할 수 있습니다. 많은 장면과 요구 사항이 정확도에 대한 요구 사항이 매우 높기 때문에 이 부분의 어려움은 정확도를 수정하는 것입니다.

위의 점 외에도 전체 계획의 구성 능력은 매우 중요합니다. 왜냐하면 계획은 이러한 부분을 연결해야 하고 실제 생산 자동화 요구를 충족시키기 위해 실제 장면과 연결될 수 있기 때문입니다.

전체 계획의 구성 능력은 생산 공정과 모든 구성 요소 간의 연결 및 관계에 대한 심층적인 이해에 달려 있습니다. 이 두 가지 포인트는 좋은 솔루션을 제공하기 위해 여러 프로젝트의 경험 축적이 필요합니다.